Фото рисунки на лице: Красивые узоры на лице (65 фото)

100 фото красивых примеров, значение, эскизы

Содержание:

1. Тату на лице: интересные факты
2. Значение
3. Варианты тату на лице для мужчин
4. Женские татуировки на лице
5. Надписи на лице
6. Тату слеза на лице
7. Точки на лице
8. Акварельные татуировки для лица
9. Мини-тату на лице

Украшать своё тело татуировками уже давно стало обычным делом, но встретить человека с такими рисунками на лице всё равно довольно сложно. Тату на лице – это очень смелый и серьёзный шаг, и решиться на него может далеко не каждый. Такое решение свойственно неординарным, творческим и очень уверенным в себе личностям. Но, несмотря на это такие рисунки на лице становятся всё более популярными.

Тату на лице: интересные факты

История возникновения нанесения на лицо разнообразных изображений уходит корнями далеко в прошлое. Первоначальная мода на подобные украшения появилась в некоторых субкультурах, и изначально это был пирсинг. Позже выяснилось, что тату не менее эффектно выглядит, и на протяжении многих веков рисунки носили не только эстетический характер, и использовались вождями племён или знатными особами для демонстрации своего статуса, положения в обществе, рассказывали о роде деятельности хозяина и о его военных заслугах, но и выполняли некие насильственные функции. Татуировки наносили на лица рабов или пленников, и клеймили ими преступников. В большинстве вариантах татуировки наших предков имели вид линий или штрихов. Иногда встречались небольшие рисунки или различные символы. Сегодня мы живём совсем в другое время, и иначе воспринимаем мир и всё вокруг, поэтому среди татуировок на лице можно увидеть всё что угодно, но это уже совсем другая история, и об этом чуть ниже в нашей статье.

Какое значение несут в себе тату на лице

Пожалуй, самой популярной на сегодняшний день является тематика татуировок на лице в стиле трайбл. Это разновидность наскальных рисунков и узоров, в каждой части которых заключён свой смысл. Востребованы такие тату как у парней, так и у девушек. Линии абстрактного характера служат знаками подчёркивания. Цветы в области скул выступают в качестве просьбы о защите. Сердечки и бантики подчёркивают сексуальность и игривое настроение. Изображения музыкальных нот свойственны творческим личностям. Тату пламя означает перерождение. Корона является символом власти и подчёркивает высокую значимость хозяина в обществе. Перо символизирует спокойствие и лёгкость. Солнце олицетворяет собой свет и стремление к жизни. Пентаграмма с лучами вверх выступает в роли символа защиты и гармонии. Лучи, направленные вниз, считаются символом нечистой силы и популярны у тех, кто интересуется оккультизмом. Перечисленные нами примеры, это лишь малая часть всего того разнообразия, которое могут сегодня предложить вам мастера салонов.

Варианты тату на лице для мужчин

Татуировки на лице для мужчин обязаны своей популярностью рэперам. И не стоит удивляться, ведь именно исполнители этого музыкального направления сделали модными и знаменитыми такие неординарные рисунки на лице, которые переняли у гангстеров и банд. В большинстве вариантов мужские тату имеют вид небольших символических рисунков или надписей, и набиваются на любом участке лица.

Женские татуировки на лице

Современные барышни стремятся шагать в ногу с модными веяниями и не отставать от трендов, и поэтому украшение лица при помощи татуировки стало для них далеко не редким явлением. На такие смелые шаги могут решиться только свободные от любых стереотипов дамы, которые зачастую уже имеют опыт нанесения татуировок на тело или пирсинг. Тату на лице подходят не к любому женскому образу и в основном особо не отличаются от мужских эскизов. Как правило, это те же надписи, эскизы или узоры.

Надписи на лице: фото и оригинальные эскизы

Если вы решились на такой эксперимент, отдайте предпочтение коротким, но ёмким надписям. Распространёнными вариантами считаются надписи, которые означают любые моральные ценности, например – «Freedom» (свобода), «True» (правда) и им подобные варианты слов или фраз. Также это могут быть инициалы самого хозяина или близкого ему человека. Такие надписи принято выполнять в сложном рукописном или готическом стиле.

Тату слеза на лице: значение и фото

Татуировка в виде катящейся слезы на лице в разных странах имеет своё значение, но так или иначе все они связаны со смертью человека, потерей или сожалением. Некоторые считают такую татуировку чем-то трогательным и сентиментальным, но следует с осторожностью относиться к такому, как кажется, незначительному эскизу. Многие сегодня наносят себе изображение слезы на лицо в память об умерших близких и дорогих людях. Но такие наколки можно увидеть и на лицах, заключённых в разных странах, и символизируют они жестокость и склонность к убийству своего хозяина.

Точки на лице: значение тату

Тачки на лице в основном располагают около внешнего уголка глаза или под ним. Если вы уверены, что никогда не будете иметь дело с представителями преступного мира, то можете вообще не задумываться о значении этих тату. Многие просто так украшают своё лицо точками, выстраивая их как планеты в космическом пространстве, либо демонстрируют, например, количество детей. Но есть и обратная статистика значений таких тату и об этом стоит знать всем. Точки под глазами могут означать принадлежность к одной из банд и показывать количество тюремных заключений. Ещё хуже – означать нетрадиционную сексуальную ориентацию и отношение человека к низшей касте заключённых. Среди отечественных заключённых, которые не лишены религиозных чувств и понятий, татуировка в виде трёх точек означает православную троицу. Таким образом, перед окончательным выбором того или иного эскиза, следует очень тщательно подумать о целесообразности нанесения приглянувшегося вам эскиза татуировки.

Акварельные татуировки для лица

Тату выполненные в технике акварель – это всегда контрастные и яркие рисунки с мягкими контурами, которые имеют слегка нечёткий и расплывчатый вид. Останавливая свой выбор на подобном изображении для лица, подбирайте такие эскизы, чтобы татуировка не выглядела ярким размазанным пятном, и актуальны для таких идей небольшие варианты рисунков.

Мини-тату на лице: идеи и фото

Такой стиль татуировок наверно можно по праву считать одним из популярных, если разговор заходит о выборе эскиза тату для лица. Миниатюрные рисунки отличаются от остальных техник только своим размером, и также могут нести в себе определённую символику или просто служить украшением. Это могут быть как рисунки, выполненные одной линией, так и красивые детальные тату в однотонном или цветном исполнении.

Современные татуировка на лице в основном не несут в себе большой сакральный смысл, и зачастую подобные изображения выступают в роли неординарного способа для привлечения внимания к себе. Очень важно осознавать при выборе такого способа выражения своих мыслей, что это должен быть осознанный шаг, и не забывайте о том, что общество не всегда с пониманием относится к такому виду искусства, и подобные украшения на лице не всегда способствуют продвижению по карьерной лестнице.

Kandinsky 2.1, или Когда +0,1 значит очень много / Хабр

В ноябре 2022 года мы выпустили свою первую диффузионную модель для синтеза изображений по текстовым описаниям Kandinsky 2. 0, которая собрала как позитивные, так и отрицательные отклики. Её ключевой особенностью была мультиязычность и использование двойного текстового энкодера на входе сети: XLMR-clip и mT5-small. Рефлексия после релиза подтолкнула нас к перестройке планов по развитию архитектуры и к сильному стремлению получить буст в качестве генераций, чтобы выйти на уровень аналогичных решений, названия которых слишком хорошо известны, чтобы их называть. В то же время мы могли наблюдать за появлением новых генеративных моделей и их файнтюнов, таких как ControlNet, GigaGAN, GLIGEN, Instruct Pix2Pix и др. В этих работах представлены и новые взгляды на генерацию, и новые возможности использования латентного пространства для внесения контролируемых изменений через текстовые запросы, а также для смешивания изображений — возможности использования генеративных моделей расширяются постоянно. Бурное развитие прикладных кейсов привело к интенсивно нарастающему числу различных привлекательных для пользователей реализаций этих функций — визуализация городов, изображения известных личностей в нетипичных ситуациях и многие другие.

Протестировать модель на своих запросах можно несколькими способами:

• в Telegram‑боте (есть все доступные 4 режима генерации)

• на сайте fusionbrain.ai (доступна генерация по тексту и режимы inpainting/outpainting)

• на платформе MLSpace ​​в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub

• в навыке Салют «Включи художника»

• на сайте rudalle.ru

В целях повышения качества генераций будущих пользователей мы также разрабатываем специальный промтбук, который позволит вам выжать из модели максимум 🙂

Архитектура и детали обучения

Решение о внесении изменений в архитектуру пришло после продолжения обучения версии Kandinsky 2.0 и попыток получить устойчивые текстовые эмбеддинги мультиязычной языковой модели mT5. Закономерным выводом стало то, что использование только текстового эмбеддинга было недостаточно для качественного синтеза изображения. Проанализировав еще раз существующее решение DALL-E 2 от OpenAI было принято решение поэкспериментировать с image prior моделью (позволяет генерировать визуальный эмбеддинг CLIP по текстовому промту или текстовому эмбеддингу CLIP), одновременно оставаясь в парадигме латентного визуального пространства, чтобы не пришлось переобучать диффузионную часть UNet модели Kandinsky 2. 0. Теперь чуть больше деталей про процесс обучения Kandinsky 2.1.

На первом этапе мы начали учить image prior модель для маппинга текстов и изображений, обучив отдельную диффузионную модель DiffusionMapping на текстовых и картиночных эмбеддингах CLIP. В качестве модели CLIP мы использовали предобученные веса mCLIP, а в основе DiffusionMapping лежит трансформерная архитектура с параметрами:

• num_layers=20

• num_heads=32

• hidden_size=2048

Обучив image prior модель (рисунок 1, слева), мы стали учить целевую модель синтеза изображения по текстовому описанию (рисунок 1, в центре). В этой реализации обученный image prior в виде модели DiffusionMapping использовался для синтеза по входному текстовому промту визуального эмбеддинга mCLIP, который далее применялся в процессе обучения диффузионной модели. Таким образом, мы обучали механизм обратной диффузии восстанавливать латентное представление изображения НЕ только из текстового эмбеддинга как в Kandinsky 2. 0, а еще и из визуального эмбеддинга CLIP с condition на этот текстовый эмбеддинг. В паре с дополнительными чистыми данными такое архитектурное изменение привело к существенному росту качества генераций (генерации можно наблюдать в конце статьи). В качестве конечного блока модели выступает новый декодер, который из латентного представления позволяет получить финальное синтезированное изображение.

Среди нескольких возможных способов использования генеративной модели мы особое внимание уделили возможности смешивания изображений (рисунок 1, справа). В отсутствии необходимости использовать текстовые эмбеддинги мы просто подаём в обученную диффузионную модель два визуальных эмбеддинга CLIP, и далее декодером восстанавливаем “смешанное” изображение.

В описании выше я умышленно не погрузился в детали нового декодера изображений, потому что этот этап заслуживает отдельного внимания, и даже отдельной статьи, но кратко о том, почему мы ушли от использованного в прошлых версиях генеративных моделей VQGAN и стали использовать специально обученный для наших целей MoVQGAN модель, я расскажу в отдельном блоке ниже.

Рисунок 1. Обучение image prior модели (слева), архитектура text2image модели (в центре), механика смешивания изображений (справа).

Архитектура Kandinsky 2.1 содержит 3.3B параметров:

• Text encoder (XLM-Roberta-Large-Vit-L-14) — 560M

• Image prior — 1B

• CLIP image encoder — 427M

• Latent Diffusion UNet — 1.22B

• MoVQ encoder/decoder — 67M

Для того, чтобы каждый мог оценить качество новой модели Kandinsky 2.1 мы по традиции выкладываем веса в open source на следующих источниках:

• HuggingFace

• GitHub

• MLSpace

Датасеты

Обучение image prior модели выполнялось на датасете LAION Improved Aesthetics, а затем был выполнен файнтюн на данных LAION HighRes.

Обучение основной Text2Image диффузионной модели выполнялось на основе 170M пар “текст-изображение” из датасета LAION HighRes (важным условием было наличие изображений с разрешением не меньше 768×768). Использование 170M пар для претрейна обусловлено тем, что мы сохранили диффузионный блок UNet от версии Kandinsky 2.0, что позволило не обучать его с нуля. Далее на этапе файнтюнинга применяли отдельно собранный из открытых источников датасет из 2М очень качественных изображений в высоком разрешении с описаниями (COYO, anime, landmarks_russia и ряд других).

Визуальный автоэнкодер MoVQGAN

В ранних исследованиях (Kandinsky 1.0 и 2.0) мы использовали VQGAN автоэнкодер, который был специально дообучен под задачи синтеза изображений на таких сложных доменах, как тексты и лица людей. Это позволило добиться определённого успеха в части генераций изображений по сравнению с ванильной моделью VQGAN. Более подробно об экспериментах с VQGAN автоэнкодером мы писали в этой статье.

Очевидно, что весомо в эффектность генераций добавляет именно визуальный декодер, поэтому от его качества зависит очень много. Часто бывает так, что когда долго ищешь решение проблемы, оно приходит не сразу, но стоит немного отпустить мысль, как возникает какой-то новый путь. Получилось так, что на одном из регулярно проводимых в нашей команде ReadingClub мы делали обзор новой модели VQGAN — MoVQ: Modulating Quantized Vectors for High-Fidelity Image Generation [1]. Эта работа дала новую жизнь части модели, отвечающей за представление изображений в пространстве квантованных векторов.

Основное нововведение MoVQ заключается в добавлении слоя spatial conditional нормализации в блоки декодера, что позволило повысить реалистичность восстанавливаемых изображений. Сама идея spatial нормализации не новая и известна со времён StyleGAN и AdaIN слоёв, но авторы MoVQ применили её в пространстве квантованных представлений энкодера, что позволило избежать возникновения типичных повторяющихся артефактов, которые возникают из-за процесса квантования пространственно близких эмбеддингов в одинаковые индексы codebook. Использование spatial нормализации добавляет степеней свободы квантованным представлениям после энкодера и позволяет распространять по слоям декодера более вариативные представления эмбеддингов.

Приведённые в [1] результаты сравнения с известными автоэнкодерами показывают качественное преимущество по всем известным метрикам (PSNR, SSIM, LPIPS и rFID) на двух датасетах: датасет лиц FFHQ и датасет ImageNet (рисунок 2). Отдельно хочется обратить внимание на тот факт, что размер codebook (Num Z) для модели MoVQ самый маленький и составляет всего 1024 вектора. Следует также отметить, что визуально качество MoVQ по изображениям оценить крайне трудно, но далее я приведу примеры декодированных изображений обученной нами модели на самых сложных доменах для автоэнкодеров: лица и текст.

Рисунок 2. Сравнение MoVQ с другими энкодерами [1]

Впечатлившись результатами MoVQ, мы реализовали блок spatial нормализации в рамках нашей модели VQGAN, потому что технически эта операция была совершенно понятна и проста. Модель содержит всего 67M параметров, но результаты восстановления действительно не позволяют в большинстве случаев отличить декодированное изображение от исходного (groundtruth). Модель обучалась на 1 GPU в течение двух недель на данных LAION HighRes. Как и обещал, предлагаю оценить качество восстанавливаемых изображений на ярких примерах с декодированием лиц, текста и сложных сцен. В отдельной статье мы представим более подробное сравнение различных автоэнкодеров c нашей реализацией MoVQ.

Сравнение с другими Text2Image моделями

Далеко не все современные решения делятся результатам качественной оценки своих моделей, ведь куда важнее пользовательский отклик — это лучшая оценка работы модели. Тем не менее, мы как исследовательская команда не можем себе позволить обойти стороной вычислительные эксперименты на уже всем известных датасетах для валидации генеративных моделей. С точки зрения метрики мы всё также используем уже ставшую золотым стандартом оценки Frechet Inception Distance (FID), которая позволяет оценить близость двух вероятностных распределений (распределение оригинальных изображений и распределение синтезированных генеративной моделью изображений):

где r — оригинальные, а g — сгенерированные изображения.

Сравнение Kandinsky 2.1 и аналогичных решений мы проводили на датасете COCO_30k, который содержит 30 тыс. изображений с центральным кропом до 256×256 пикселей.. Измерять мы будем в режиме zero-shot, то есть датасет COCO не использовался при обучении модели. Полученные результаты (Таблица 1) позволяют утверждать, что Kandinsky 2.1 сделал большой качественный скачок относительно своих прошлых версий и вышел на уровень зарубежных аналогов, а некоторые из них даже превзошел. Среди известных решений модель Kandinsky 2.1 занимает уверенное третье место.

Таблица 1. Значения метрики FID генеративных моделей на COCO_30k

	FID-30K
eDiff-I (2022)	6,95
Imagen (2022)	7,27
Kandinsky 2. 1 (2023)	💥8,21
Stable Diffusion 2.1 (2022)	8,59
GigaGAN, 512×512 (2023)	9,09
DALL-E 2 (2022)	10,39
GLIDE (2022)	12,24
Kandinsky 1.0 (2022)	15,40
DALL-E (2021)	17,89
Kandinsky 2.0 (2022)	20,00
GLIGEN (2022)	21,04

Генерации

Синтез изображений по тексту

Смешивание изображений

В столбце слева находится изображение “стиля”, которое мы хотим перенести на исходное изображение посредством диффузии.

Исходное изображение

Синтез изображений, похожих на референсное

В столбце слева находятся оригинальные изображения, а остальные изображения — являются его вариациями, синтезированными с помощью диффузионной модели.

Изменение изображений по тексту

Слева показаны исходные изображения, а справа текстовое описание и результат изменения исходной картинки по этому тексту.

Telegram-бот

Обновленная модель Kandinsky 2.1 доступна для использования в новом Telegram-боте, доступ к которому можно получить по ссылке. В боте доступны 4 режима работы с моделью:

1. Синтез изображений по тексту

2. Смешивание изображений

3. Синтез изображений, похожих на референсное

4. Изменение изображений по тексту

При генерации изображений доступны 3 стиля:

1. artstation — сформирован в ходе файнтюна на наборе изображений с сайта artstation.com

2. 4k — сформирован в ходе файнтюна на наборе изображений высокого разрешения

3. anime — сформирован в ходе файнтюна на наборе аниме‑изображений

Выводы и планы

В итоге: что можно считать ключом к успеху? Вряд ли возможно выделить какое-то одно сделанное изменение из описанных мною выше, именно их совокупность как в рамках архитектуры, так и в части подготовки данных для претрейна/файнтюна позволила получить очень впечатляющий качественный прирост генераций, а также мы успели решить несколько прикладных задач на базе новой модели синтеза:

• смешивание изображений;

• изменение изображений на основе текстового описания;

• генерация изображений, похожих на заданное;

• inpainting/outpainting на изображениях.

Что же дальше? Мы продолжим исследовать возможности нового энкодера изображений, общей архитектуры и будем работать над усилением (увеличением) текстового энкодера, а также проведём эксперименты с генерацией изображений в разрешении 1024×1024 и выше. Всё это и многое другое мы имплементируем в следующих версиях модели Kandinsky 🙂

Следите за новостями в каналах Градиентное погружение, CompleteAI и AbstractDL.

Авторы и контрибьют

Модель Kandinsky 2.1 была разработана и обучена исследователями команды Sber AI при партнёрской поддержке учёных из Института искусственного интеллекта AIRI на объединённом датасете Sber AI и компании SberDevices.

Коллектив авторов: Арсений Шахматов (*), Антон Разжигаев, Владимир Архипкин, Александр Николич, Игорь Павлов, Ангелина Куц, Андрей Кузнецов, Денис Димитров.

(*) — главный контрибьютор

Полезные ссылки

• Телеграм-бот

• fusionbrain. ai

• rudalle.ru

• MLSpace

[1] Zheng, Chuanxia, et al. «Movq: Modulating quantized vectors for high-fidelity image generation.» Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 23412-23425.

Как нарисовать лицо по фото | Easy Steps (для начинающих)

15 октября 2020 г.

Если вы хотите нарисовать лицо с любой фотографии, то вы попали по адресу!

В этом посте я покажу вам, как я нарисовал это лицо с помощью  Шаг за шагом.

Итак, начнем…

Прежде всего, вы должны получить распечатку фотографии, из которой вы хотите нарисовать

И важно, чтобы ваша распечатка и размер бумаги соответствовали быть таким же

Чтобы получить первую точку, вы должны сначала измерить длину по вертикали, а затем длину по горизонтали.

Здесь я измеряю карандашом длину по вертикали

Здесь я измеряю карандашом длину по горизонтали

И вот мы получили первую точку нашего глаза, вы можете видеть здесь.

Здесь вы должны получить оставшиеся точки глаза, сжимая первую точку глаза.

Здесь я сравниваю вторую точку глаза с первой точкой

Здесь я сравниваю верхнюю и нижнюю точки глаза

Теперь у нас есть все точки глаз, здесь вы можете видеть

Здесь вы должны рисовать как можно более похоже.

Здесь вы можете видеть, что я уже нарисовал настолько идеально, насколько могу.

Здесь вы можете видеть, что я аккуратно рисую маленькие части глаз.

Вот этим же методом я нарисовала второй глаз, нос, губы и остальные перья правильный путь

Я знаю, что этот метод не такой, как вы могли видеть в других сообщениях, но поверьте мне, я рассказал этот метод для тех, кто ничего не знает, как он должен рисовать. С помощью этого метода каждый может начать рисовать с любой фотографии,

Не только это, но и все профессиональные художники тоже рисуют этим методом, но с той лишь разницей, что все эти расчеты они делают в уме, им не приходится измерять каждую деталь карандашом, потому что они много тренировались.

Если у вас есть какие-либо сомнения по рисованию с помощью этого метода, просто напишите нам, мы обязательно ответим вам.

Язык видео (хинди) Недоступно на английском (CC)

Большое спасибо за посещение Арт Бенивал 🙂

Вернуться к блогу

Я до сих пор не умею рисовать ✍️ лицо с картинки

Фиби 8 января 2023

Я до сих пор не умею рисовать ✍️ лицо с картинки

Фиби 8 января 2023

Эй! СИЛЬВИЯ
Большое спасибо за ваш ценный комментарий,
и да, это кажется немного сложным, я пытаюсь сделать еще один простой способ, как рисовать

Художник 26 декабря 2022

Этот метод довольно сложный, хотя

Сильвия 12 декабря 2022 г.

Спасибо
Как нарисовать любой способ Бетт

Пожалуйста, ответьте

Shashank 6 декабря 2022 г.

10 приложений и программ, которые превращают фотографии в рисунки и наброски

Если вам нужно превратить одну из ваших фотографий в красивый эскиз, вы можете использовать множество удобных приложений, которые превращают фотографии в рисунки и эскизы. помочь превратить ваши работы в настоящие шедевры.

Для получения профессиональных результатов я рекомендую использовать программу Adobe Photoshop и установить экшены Professional Sketch, экшены Watercolor Painter, экшены Oil Painting со скидкой 30%! Кроме того, вы можете установить бесплатные экшены Photoshop для рисования маслом.

1. Clip2Comic

Доступно на iOS | Бесплатно / $0.99

Clip2Comic оценят те, кто хочет сделать свои фотографии на iPhone похожими на мультяшные. Во всех меню легко ориентироваться. Приложение предлагает 10 стилей, которые можно найти под Стилизация вкладка. Бесплатная версия имеет существенный недостаток, так как на каждой сохраненной картинке будет водяной знак. Если Clip2Comic недоступен в вашем App Store, вы можете нажать, чтобы узнать, как получить любые приложения, которые вы хотите установить на свой телефон.

Заплатив всего $0,99, вы сможете избавиться от водяных знаков на рисунках и видео. Если вы не уверены, какой эффект применить, вы можете использовать функцию мультяшной камеры предварительного просмотра в реальном времени.

Более того, после установки Clip2Comic Premium вам станет доступна еще одна полезная функция — удаление контуров, изменение размера штрихов и настройка цветов. Чтобы применить эти эффекты, вы можете использовать палец или Apple Pencil.

«Многие студенты увлечены фотографией, некоторые из них даже решают стать фотографами в будущем. Но даже на любительском уровне мы хотим красиво отредактировать свои фотографии.

А если ваша страсть к фотографии отнимает у вас много времени, вы всегда можете обратиться к моему эссе, чтобы вовремя выполнить домашнюю работу и позволить вам посвятить больше времени искусству фотографии.

2. Ящик для эскизов

Доступно на Android и iOS | Бесплатно

Эта программа для превращения фотографий в эскизы — это настоящий конвертер фотографий в эскизы, который поможет вам сделать из ваших фотографий удивительные произведения искусства, как если бы они были нарисованы профессиональным художником. Sketch Drawer

— это программное обеспечение для ПК, позволяющее легко создавать как цветные, так и черно-белые эскизы. Он имеет три разных стиля преобразования, включая «Реалистичный», «Подробный эскиз» и «Классический».

Каждый стиль имеет собственный набор пресетов, облегчающих использование. Если у вас есть группа фотографий, которые вы хотите преобразовать в рисунки, вы можете использовать пакетный режим, чтобы обработать их все сразу.

Кроме того, вы можете попробовать этот конвертер png в svg, который позволяет преобразовывать обычные изображения png в векторные файлы svg с расширенными настройками для определенных задач векторного рисования.

3. Призма

Доступно на Android и iOS | Бесплатный

Prisma  был разработан для превращения фотографий в рисунки, которые выглядят так, как будто они были созданы известными художниками. Например, вы можете скопировать стили Пикассо или Ван Гога в несколько кликов. Поскольку интерфейс похож на Instagram, вам будет легко им пользоваться.

Приложение предлагает доступ к библиотеке фильтров отходов, содержащей более 300 художественных стилей. Если вы хотите создать набросок, попробуйте применить фильтры Curly Hair, Daryl Feril, #GetUrban, Heisenberg, Urban или Light Summer Reading.

Главный недостаток этого приложения в том, что оно не позволяет сохранять изображения высокого разрешения, поэтому вы не сможете распечатать большое изображение.

4. iColorama-S

Доступно на iOS | 5,99 долл. США

iColorama S  : Если вы хотите превратить фотографию в набросок, вы можете выбрать один из 14 стилей. Пользователь также может применить любой из более чем 300 эффектов для улучшения фотографий. Вы можете начать с импорта изображения и выбора его разрешения. Если вы хотите создать эскиз, вы сможете найти этот инструмент на вкладке «Стиль».

Покупка iColorama S обойдется вам в 5,99 долларов США. Хотя вы можете решить, что приложение слишком дорогое и есть аналогичные бесплатные опции, обратите внимание, что приложение поставляется без рекламы и не предлагает вам делать какие-либо дополнительные действия. -покупки приложений. Вам не придется платить больше, чем начальная цена.

Это приложение является идеальным инструментом для тех, кто хочет достичь результатов профессионального уровня.

Если вам нужно превратить одну из ваших фотографий в красивый набросок, вы также можете использовать множество удобных приложений, которые превращают фотографии в рисунки и помогают превратить ваши работы в настоящие шедевры.

В наши дни существует множество приложений и сервисов, которые делают нашу жизнь намного проще или интереснее, например, вам не нужно думать «можешь сделать мою домашнюю работу», ты всегда можешь воспользоваться различными сервисами помощи с домашними заданиями, или ты не нужно быть профессиональным фотографом, чтобы обрабатывать и получать красивые фотографии.

5. VistaCreate

Доступно на Android и iOS | Бесплатный

VistaCreate — это бесплатное приложение для графического дизайна, которое предлагает множество шаблонов настройки для сообщений в социальных сетях, логотипов, баннеров, плакатов, макетов, эскизов и многого другого. Это позволяет легко добавить фотоэффект онлайн без стресса и хлопот, независимо от того, какое изображение или шаблон вы настраиваете, без необходимости подключения дополнительного программного обеспечения.

Приложение позволяет добавлять многочисленные творческие и привлекательные фильтры, повышать уровень цветов и света и легко стилизовать изображение. Вы также можете использовать его интересные функции на iOS, Android и веб-платформе.

6. Артоматон

Доступно на iOS | Бесплатно

Artomaton использует искусственный интеллект для улучшения фотографий и видео. Одним из основных преимуществ этого приложения является то, что оно позволяет сохранять большие изображения с разрешением до 4096 пикселей. Пользователи могут улучшать свои фотографии с помощью 5 удобных инструментов. Также доступно 15 различных полотен.

Для лучшего эффекта можно применять фильтры, например, уголь, цветной карандаш, маркер, масло или эскиз. Доступны также расширенные возможности редактирования изображений. Вы можете установить толщину и плотность линий, а также размер полей и длину штрихов.

Artomaton поставляется с инструментом, который отличает это приложение от всех остальных. С его помощью можно выбрать угол, под которым на полотно падает свет. Также можно снять процесс редактирования фотографий, если вы хотите показать кому-то, как использовать определенные эффекты. Например, проверить идеи дизайна татуировки до того, как вы их получите.

Вы также можете использовать D5 Render для мгновенного и эффективного рендеринга видеоизображений.

7. Фотолаборатория

Доступно на Android и iOS | Бесплатно / $90,99 в год

Photo Lab  поставляется с набором передовых фильтров, которые помогут вам добиться невероятно реалистичного эффекта. В приложении есть и традиционные инструменты для рисования, например, карандаш, ручка и тушь, уголь, пастель и мелки.

Помимо использования фильтров, вы можете улучшить изображение, добавив границы или рамки. Доступны функции монтажа лица. Все инструменты просты в использовании. Вы можете легко перемещаться по интерфейсу и превращать изображение в рисунок.

Приложение предлагает несколько встроенных инструментов для дальнейшего редактирования изображений. Они позволяют обрезать и поворачивать изображение, а также настраивать цвета, освещение и резкость.

Если вы установите бесплатную версию, в ней будет реклама. Если вы не хотите их видеть, вы можете приобрести платную версию.

8. Enlight Photofox

Доступно на iOS | Бесплатно / 6,99 долл. США в месяц, 35,99 долл. США в год, единовременная покупка на сумму 69,99 долл. США

Enlight Photofox  : Помимо рисования и живописных эффектов, это приложение предлагает инструменты для коррекции изображения и удобные фотофильтры. Есть функции, которые можно использовать для достижения эффекта двойной экспозиции.

Чтобы превратить фотографию в набросок, используйте специальную опцию, расположенную на вкладке Художественный. Затем вы можете использовать любой из 16 инструментов с разными размерами штрихов и методами штриховки.

После того, как вы нашли вариант, который хотите использовать, вы можете превратить свое изображение в набросок ручкой, карандашом или углем, рисунок, созданный с помощью пастели или мелков, а также в акварельную или масляную картину.

Поскольку приложение поддерживает формат RAW, вы можете сохранять большие изображения с высоким разрешением.

9. Краска

Доступно на Android и iOS | Бесплатно / 0,99 долл. США в неделю, 1,99 долл. США в месяц или 9,99 долл. США

Painnt  : если вам нужен доступ к широкому набору инструментов, взгляните на Painnt, который поставляется с более чем 2000 фильтров. Существует более 90 фильтров, которые сделают вашу фотографию похожей на нарисованную настоящим художником. Невозможно использовать приложения для Android и iOS в автономном режиме.

Картинки обрабатываются на сервере разработчиков. Чтобы превратить изображение в эскиз, вы можете вручную настроить параметры на свой вкус. Затем вы можете сохранять изображения с высоким разрешением.

Если вы выберете бесплатную версию, вы увидите рекламу, а ваши фотографии будут иметь водяной знак. Чтобы получить доступ ко всей библиотеке эффектов и удалить водяные знаки, вам придется оплатить подписку.

10. Уотерлог

Доступно на iOS | 4,99 $

Waterlogue был разработан специально для тех, кто ценит акварель. Он поставляется с простым пользовательским интерфейсом. Приложение имеет 14 стилей и позволяет настраивать изображения, настраивая цвета, влажность и контуры пера. Вы также можете увидеть, как эффект применяется в режиме реального времени.

Весь процесс занимает меньше минуты. После создания эскиза приложение добавит цвет и изменит уровень детализации.

Пользователь также может редактировать границы и устанавливать значение яркости. После преобразования изображения сохраните выходной файл в формате с высоким разрешением. Приложение стоит 4,99 доллара, но оно того стоит, поскольку вы получаете доступ к набору универсальных функций.

11. Мазок

Доступно на iOS | 3,99 $

Используя Мазок , вы можете создать картину из своей фотографии. Доступно 7 стилей и множество подстилей. Он поставляется с красивой цветовой палитрой, различными холстами и поверхностями.

Интерфейс прост в навигации. Доступны некоторые дополнительные опции. Например, вы можете подписать картину, которую вы создали.

Если вы используете Конструктор рекламы, вы можете превратить свои клипы в завораживающие картины 4K с помощью инструментов Видеокартины. Еще одна удобная функция заключается в том, что вы можете заказать печать на холсте вашего произведения искусства с помощью этого приложения.

12. Бекассо

Доступно на iOS | Бесплатно

С помощью искусственного интеллекта, Бекассо создает потрясающие произведения искусства. Вы можете превратить свои фотографии в картины, применяя стили разных художников, например, Пикассо, Ван Гога или Хокусая. Пользователь также может настроить цвета и насыщенность.

Фильтры легко настраиваются, вы можете изменить резкость, глубину цвета и цветовой диапазон, что сделает ваши работы более уникальными. Доступно несколько стилей, например, масляная живопись, акварель, мультфильм, карандаш и поп-арт.

Расширенные возможности редактирования фотографий великолепны, когда речь идет о корректировках с точностью до пикселя в режиме реального времени.